高频雷达海洋回波谱的数字模拟

根据Barrick导出的一阶和二阶高频雷达诲洋回波截面方程，以二阶雷达截面方程为基础、在极坐标条件下，把参与散射的二维海浪波数空间分解为无数一维海浪波数空间之和,与之对应．并将二阶海洋回波谱的模拟转化为固定波数下二阶回波子谱的模拟，再将各二阶回波子谱叠加就得到完整的二阶海洋回波谱．这一算法避免了传统的回波谱模拟过程中需求解非线性方程——等频线方程的麻烦．文中给出的模拟结果与其它模拟算法结果相一致，提出的模拟算法简洁，编程简单．模拟结果的精度容易控制．运算速度大大提高．     

微波多普勒雷达多距离元数据预处理研究

针对由海面异常回波和海流运动影响微波多普勒雷达所测的径向速度,导致海浪反演精度降低的问题,提出了一种基于多距离元的数据预处理方法:滑窗自适应门限去除速度奇异点,速度波数谱高通滤波去除速度趋势项.通过反演的海浪参数与浮标数据比较,实验结果表明,该方法可有效用于微波多普勒雷达多距离元数据预处理,保证了较高的海浪反演精度.     

基于GIS技术的淹没区确定方法及虚拟现实表达

给出了基于数字高程模型的 GRID结构 ,适合两种不同类型淹没区的计算方法 ,尤其是第 2种 “洪水淹没” 类型方法较有特色 .对于采用本方法计算淹没区 ,准确性受地形图等高距大小、数字化采集 精度、数字地面模型 (DEM )高程精度以及格网间隔大小、像素探测分辨率等因素的影响. 等高距越小 , 数字化跟踪误差越小 ,数字地面模型内插越密 ,格网跨度越短 ,探测分辨率越高 ,淹没区计算精度也就越 好 .空间数据总量及探测分辨率决定了整个算法模型的效率.最后 ,介绍了将淹没区范围采用 OpenGL 工具进行虚拟现实三维可视化所涉及的关键技术和方法.该方法在已完成的九五国家地方重大攻关项 目所开发的《大型网络级水利防汛及流域规划动态管理信息系统》中得到实现.     

基于GIS技术的淹没区确定方法及虚拟现实表达

给出了基于数字高程模型的GRID结构,适合两种不同类型淹没区的计算方法,尤其是第2种"洪水淹没" 类型方法较有特色.对于采用本方法计算淹没区,准确性受地形图等高距大小、数字化采集精度、数字地面模型(DEM)高程精度以及格网间隔大小、像素探测分辨率等因素的影响.等高距越小,数字化跟踪误差越小,数字地面模型内插越密,格网跨度越短,探测分辨率越高,淹没区计算精度也就越好.空间数据总量及探测分辨率决定了整个算法模型的效率.最后,介绍了将淹没区范围采用OpenGL工具进行虚拟现实三维可视化所涉及的关键技术和方法.该方法在已完成的九五国家地方重大攻关项目所开发的<大型网络级水利防汛及流域规划动态管理信息系统>中得到实现.     

基于分级的MRF视频运动检测算法及其实现

在阐述马尔可夫随机场（MRF）视频运动检测算法理论的基础上，采用分级的方法，形成图像序列的时空多分辨率结构，大大优化了单一分辨率MRF算法 的初始化过程，并通过软件进行了实现，有效改进了单一分辨率算法检测的结果。该算法应用于数字视频监控系统，可明显提高检测精度，具有较好的应用前景。     

Penning阱中氢离子谱的分析

根据Penning阱存储离子的探测原理,系统分析了离子谱的探测灵敏度、信噪比、分辨率与品质因数Q的关系.结果表明离子谱的探测灵敏度和信噪比分别与Q值的平方成正比.Q值越大,离子谱的分辨率就越好.通过采用适当的品质因数(Q值为120左右),抑制实验仪器及探测回路的噪声干扰,得到了探测灵敏度、信噪比、分辨率较好的离子谱.通过辨认高分辨率离子谱,确定团簇离子分别为H+,H+2>,H+3,H+4,H+5,H+6;H+4,H+6与H+3,H+5生成机制是相同的,都是经碰撞合成反应生成的.     

使用721型单波长分光光度计进行双波长法测定的精密度研究—公式推导和一般规律

本文提出了用读数分辨率为0.2%的单波长仪器进行双波长法测定的精密度表达式。通过比较理论和实验的标准偏差,证明了理论表达式是正确的。讨论了获得高精密度测量的条件。     

利用高分辨率影像验证低分辨率遥感数据的分类精度研究

遥感分类的精度决定了遥感数据处理后的可信度,低分辨率的遥感数据连续性强、价格低廉,但在目视解译方面较为困难,进行野外验证时成本大、周期长、分类精度难以确定,所以低分辨率植被类型的分类结果的精度估测问题并没有很好地得到解决.本文提出了利用高分辨率的遥感数据验证低分辨率遥感数据的方法,在对低分辨率NOAA数据进行分类之后,寻找到同一地区同一时期的30 m分辨率的TM数据,利用目视解译方法对TM数据进行了同类型的植被分类.经过尺度变换后,利用TM分类结果对NOAA数据进行了精度验证,在一定程度上解决了研究区域的空间尺度较大时分类精度难以确定,精度检验效率低下的问题.同时指出,高分辨率的遥感数据不仅可以进行大尺度植被观测的精度检验,同时可以进行大尺度植被观测的分类校正.     

单片机AT89C51在UHF和VHF频率测量系统中应用的研究

根据频率测量的基本原理，采用外部事件中断而不是常规的定时中断的频率测量的工作方式，设计了特高频UHF，甚高频VHF频率测量的基本电路和 软件流程。通过整机测试，不仅满足测量精度要求，而且兼顾频率分辨率和信号灵敏度的指标，解决了单片机的运行频率较低和被测信号的频率极高的矛盾。     

流体模自引力系统的调制不稳定性

利用流体模自引力系统的结构方程,分析了流体模自引力系统的有限振幅的调制不稳定性,解析上获得了在两种特殊条件下纵扰动的时间增长率与扰动态波数之间的函数关系.最后用数值方法得到了一般情况下纵扰动的时间增长率关于扰动态波数的数值曲线,正好将两种特殊条件下的解析结果衔接起来,使其成为一条连续的曲线.从而,表明了解析结果的可靠性.     

海态雷达的一种矢量海流合成方法及其计算机模拟

根据海洋表面流在相邻海域连续的特性和矢量合成原理,提出了一种生成海洋表面矢量流图的算法。该算法只在合成有效区域内才定义网格。这种算法减少了运算量,节省了存储空间,加快了运算速度。并通过计算机模拟显示,其结果能正确反映海流的实时状态。     

新型扫描电镜分辨率的蒙特卡罗模拟

用蒙特卡罗方法模拟计算了利用高能同轴背散射电子的扫描电子显微镜的空间分辨率.点源模型的模拟结果显示小的入射能量、探测能量窗口及探测角值对应较好的分辨率.对由两种不同元素构成的边界而言,模拟结果显示好的分辨率对应较小的探测能量窗口和较大的探测角,最佳的入射能量是10keV.在合理优化电镜工作参数的前提下,最佳空间分辨率可达束斑大小的量级.     

磁质谱分析系统的研究

磁质谱分析是利用不同质荷比的离子在磁场中作不同的偏转来分析物质的,它是现代科学中用于分离或提纯物质的重要手段。文从质谱仪的基本方程出发,分析了影响质量分辨率的因素和两种主要像差产生的原因,及其校正措施,从而提高了质谱仪的测量精度。     

视频图象几何测量中的数据压缩方法

提出在视频图象几何测量中用图象自动扫描和脉冲计数法提取图象的边缘信息。与一般的数字图象处理方法相比，有效地压缩了数据量，提高了数据处理速度和测量分辨率。     

低失能近轴背散射电子的蒙特卡罗模拟计算

基于低失能近轴背散射电子的新型分析扫描电子显微镜的3个可调参数入射能量、探测能量和探测角,本文用蒙特卡罗方法模拟入射电子在被分析样品中的运动轨迹,分析和讨论了上述3个参量对背散射率、原于序数衬度、形貌衬度、信噪比和分辨率等的影响,结果表明蒙特卡罗模拟计算对实验调试具有指导作用．     

时差法超声流量计瞬时流速动态跟踪算法

时差法超声流量计由于受到功耗的限制, 在时间差的测量中不能采用很高的采样频率. 但在实际流量测量中存在着流体流速会突变的现象, 这样在低流速分辨率情况下就会引起流速测量不能实时跟踪而造成较大计量误差, 也就影响了其相应的计量精度和系统稳定性. 因此对时差法超声流量计瞬时流速动态的跟踪问题进行探讨, 设计出瞬时流速动态跟踪算法. 经过实验验证, 所设计的动态跟踪算法可以使超声流量计的计量精度提高0.4%左右, 重复性提高0.05%左右, 而系统功耗几乎没有大的变化.     

基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据,随着高分辨率遥感图像数据的日益增多,迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分,在特征选择上存在一定的局限性。为此,提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network,DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network,MSNet）模型,基于残差网络构建了100层编码网络,通过并行输入实现输入图像的多尺度学习,利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习,设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验,总体分类精度达91.97%,并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks,FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine,SVM）的面向对象方法进行了对比,结果表明,本文所提方法分类精度更高,分类结果整体性更强。     

基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据，随着高分辨率遥感图像数据的日益增多，迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分，在特征选择上存在一定的局限性。为此，提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network，MSNet）模型，基于残差网络构建了100层编码网络，通过并行输入实现输入图像的多尺度学习，利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习，设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验，总体分类精度达91.97%，并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks，FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine，SVM）的面向对象方法进行了对比，结果表明，本文所提方法分类精度更高，分类结果整体性更强。     

真空中AAO模板上定向碳纳米棒阵列膜的摩擦磨损性能

在多孔阳极氧化铝(AAO)模板上的有序纳米孔中电化学沉积过渡金属Co作为催化剂,通过催化化学气相沉积法在650℃下制备出有序、均匀的定向碳纳米棒阵列膜;采用扫描电镜(SEM)及高分辨率透射电镜(HRTEM)等方法分析定向碳纳米棒阵列膜的微观结构;并利用球-盘摩擦磨损实验仪讨论真空     

PIN光电二极管在PET中应用的可行性

研究了正电子发射层析照相（PET）探测器系统所存在的空间分辨率和时间分辨率低的问题,通过采用双面入射和侧面读出技术,提高了PIN光电二极管的量子效率和能量分辨率,增加了可用光的收集,分析结果表明,经过优化设计的PIN光电二极管及外围配置,与现行PET探测器系统中的光电倍增管相比,具有更高的分辨率和更好的性能价格比。